基于CMOS攝像頭的循跡智能車系統設計

郝銘軒

摘 要 本文介紹了一種基于面陣CMOS攝像頭傳感器的循跡智能車的軟硬件結構和開發流程。通過MT9V022攝像頭獲取環境信息進行循跡，對采集的原始圖像進行梯形校正和桶形校正，處理圖像后獲取賽道邊界，利用人工勢場法規劃路徑，在轉向控制上利用位置式PID，速度控制上采用串級PID控制。使系統的穩定性和魯棒性得到了很大的改善。最終實現智能車快速平穩運行。

關鍵詞 CMOS攝像頭；圖像校正；路徑規劃；智能車

中圖分類號 TP2 文獻標識碼 A 文章編號 2095-6363（2015）09-0030-02

1 總體設計

系統結構如圖1所示，該系統采用飛思卡爾MK60FX512VLL15作為控制芯片，利用DMA模塊進行CMOS攝像頭圖像數據傳輸以提供微控器識別處理和規劃決策，通過對圖像處理和識別，驅動舵機電機，實現轉向和速度控制，使用旋轉編碼器將當前測量速度值和測量加速度值反饋給微控器，使用速度串級控制，使智能車平穩運行。

2 硬件系統設計

1）供電模塊。完整的智能控制車系統應包括轉向、動力、檢測采集和運算處理等模塊。各個模塊的電源均由7.2V鎳鎘電池提供，而工作電壓各不相同。攝像頭輸入電壓為3.3V，因其對電壓噪聲較敏感，因此使用了TPS7350和TPS7333兩片低壓差穩壓芯片組成的兩級穩壓電路，并使用濾波電容，穩定輸入輸出電壓。實際使用中，CMOS攝像頭供電電壓在供電電壓波動時依舊穩定。

2）電機驅動模塊。智能車電機的供電電壓為電池電壓，為提高電機靈敏性，充分發揮電機性能，使用4片IR2104半橋驅動控制MOS管構成H橋電路，控制兩個RN260電機正反轉。為控制智能車車體重量與體積，選用了具有體積小，導通電流大，導通內阻小等特點的LR7843型號MOS管。實驗證明，智能車高速運行時，設計的驅動模塊芯片溫度依然處于正常范圍。

3 軟件系統設計

3.1 軟件系統流程

如圖2所示，軟件控制包括攝像頭圖像采集、圖像存儲、圖像處理、轉向控制、速度控制等部分。

3.2 程序分配與中斷處理

在程序分配上，為充分利用處理器空閑時間，使用DMA采集圖像的同時，在主循環中進行圖像存儲。在軟件設計中，將中斷優先級分組和分配。配置最高優先級為場中斷，次高級為行中斷，最低優先級為5ms定時中斷，使圖像采集、轉向控制、速度控制能夠同時進行。

3.3 攝像頭圖像處理與識別

1）二值化。賽道是由白色PVC耐磨塑膠地板和黑邊組成，在采集的圖像中，黑色的灰度值低，白色的灰度值高。因此應根據圖像黑白灰度值的差異，確定圖像閾值，對圖像進行二值化處理。

2）梯形校正。梯形校正采用不均勻行采集的方法校正圖像的梯形畸變。利用攝像頭采集一幅完整的圖像，然后利用校正板計算出需要采集的行數。在圖像的行中斷到來時，只選擇需要的行數進行采集。

3.4 路徑規劃

先獲取賽道的邊沿。從校正后的圖像中部向兩邊搜黑白跳變點，從而確定左右邊界的位置。搜到邊界后，采用人工勢場法進行路徑規劃，使智能車獲得更好的

路徑。

根據智能車在周圍環境中的運動，設計成一種抽象的人造引力場中的運動，障礙物對智能車產生“斥力”，目標點對智能車產生“引力”，最后通過求合力來控制智能車的運動。在智能車的控制過程中，將圖像遠處的賽道中點視為目標點，把賽道邊界視為障礙物，應用勢場法規劃出來的路徑一般是比較平滑并且安全。利用此算法規劃出的路徑，可以使智能車在過S彎時直沖，快速過彎。

3.5 速度控制

在定時中斷程序中通過SPI通訊協議讀取當前旋轉編碼器的計數值，并進行計算得出車模當前速度。同時也通過AD模塊讀出安裝在智能車上的加速度計的值。

由于電機加速和減速過程存在較大的延時，所以單環PID控制存在滯后現象，無法達到對速度達到實時控制，因此采用動態響應更快的串級控制。圖3為串級控制流程圖。

在串級控制系統中，主、副調節器放大系數的乘積愈大，系統的抗擾動能力愈強，控制質量愈好。經過實踐驗證，采用串級控制后，車模的速度全程都比較穩定，直道加速快，彎道減速不明顯。

3.6 轉向控制

車模的轉向控制是借助舵機實現的。前輪通過連桿與舵機相連，進而實現通過控制舵機的打角改變前輪的角度，讓智能車轉彎。計算車體與規劃出的路徑相對偏移量Error，采用比例和微分控制，可以得到輸出量Steer Out。通過調節比例和微分系數兩個系數能夠有效控制車模的轉向，把作為控制量輸入到舵機從而改變智能車前輪角度，進而改變行駛方向。

參考文獻

[1]呂俊哲.圖像二值化算法研究及其實現[J].科技情報開發與經濟，2004（12）.

[2]王建，張曉煒，楊錦，等.基于視覺傳感器的智能車攝像頭標定技術研究（下）[J].電子產品世界，2010.

[3]劉久維，陳鋒，邢嵐.數字式CMOS攝像頭在智能車中的應用[J].單片機與嵌入式系統應用，2010（7）：42-44.

[4]師樹恒，趙斌，郭朋彥，等.基于MK60N512的智能循跡小車設計[J].機床與液壓，2014，42（2）.